트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2557

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막심 드미트리예프스키 # :

비스듬한 직선은 고정되어 있지 않으며 일반적으로 시계열에 대해 이야기하고 있습니다.

헛소리 그만해 미친새끼들은 또 어디서 도망친거야? :D 그냥 주제를 워밍업

죄송합니다. 지난 7년 동안 그랬던 것처럼 계속 사기를 치세요...

 
막심 드미트리예프스키 # :

그러면 모든 것이 재입니다)

왜요?

그렇지 않은 하나 이상의 올바른 사이클(사인곡선)을 찾아야 합니다.

및 몇 가지 간단한 사이클(사인곡선), 그 합계는 비정현파 복잡한 모양의 사이클을 생성합니다(추가할 단어에서 복잡함)

 
Dmytryi Nazarchuk # :

죄송합니다. 지난 7년 동안 그랬던 것처럼 계속 사기를 치세요...

조언을 구하지 않았다

 
막심 드미트리예프스키 # :

조언을 구하지 않았다

그리고 이것은 조언이 아닙니다.

 
Dmytryi Nazarchuk # :

그리고 이것은 조언이 아닙니다.

의견도 재미없고 성격은 더욱 그렇다

 
막심 드미트리예프스키 # :
글쎄, 시계열과 그것에 대한 그의 경험에 대한 두 번째 부분의 마지막 부분에 흥미로운 것이 있습니다. 나머지는 모두의 몫
비정상성은 규칙성 부족만큼 중요하지 않습니다. 시계열이 일반적으로 예측할 수 없다고 가정하면 여기서 더 이상 발명할 수 있는 것이 없습니다.

한 번에 나는 직관에 대해 이 과정을 수강했습니다.

비정상성은 다릅니다. 알고리즘적으로 정상으로 환원될 수 있는 것만 연구에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 계량 경제학에서는 추세 제거 및 차이로의 전환이 사용됩니다. 또 다른 예로 HMM이 있습니다.

가격과 관련하여 원칙적으로(데이터 부족으로 인해) 비정상성의 유형과 정상으로 환원하는 알고리즘이 있는지 여부(있는 경우에는 어떻게 되는지)에 대해 명확한 결론을 내리는 것은 불가능합니다.

 
Alexey Nikolaev # :

Alexey, 당신은 흠을 잘합니까?

 
Alexey Nikolaev # :

한 번에 나는 직관에 대해 이 과정을 수강했습니다.

비정상성은 다릅니다. 알고리즘적으로 정상으로 환원될 수 있는 것만 연구에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 계량 경제학에서는 추세 제거 및 차이로의 전환이 사용됩니다. 또 다른 예로 HMM이 있습니다.

가격과 관련하여 원칙적으로(데이터 부족으로 인해) 비정상성의 유형과 정상으로 환원하는 알고리즘이 있는지 여부(있는 경우에는 어떻게 되는지)에 대해 명확한 결론을 내리는 것은 불가능합니다.

왜 우리는 추세를 억제해야 합니까? 트렌드를 찾아야 합니다. 오히려 노이즈를 제거해야 합니다)

 
mytarmailS # :

말 안하는게 나을듯..

잘했어, 하지만 그럼 어떡하지?

전 세계적으로는 잘 모르겠습니다. 로컬에서 - 가능한 비정상성이 덜한 예측 변수를 선택하려고 합니다. 내 관찰에 따르면 한 자산의 가격을 기반으로 한 자산 중에서 지그재그의 파생 상품은 모두 그러한 것일 수 있습니다.

 
막심 드미트리예프스키 # :

그러면 모든 것이 재임) 따라서 따옴표가 고정적이지 않고 검색되는 주기라는 것이 분명합니다.

반복이라는 의미에서 일종의 순환성이 있는 것 같습니다(주기성은 아님). 때로는 일종의 관성이 있는 것처럼 보입니다. 이것은 나에게 약간의 희망을 준다.)

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